年龄是如何改变运动表现的?体育健将知道答案

我们都会变老，但衰老过程对我们的影响不同。许多大师级或老将运动员都是“成功衰老”的例子。他们的身体状况经常记录在长时间的运动成绩记录中，这使他们成为研究衰老影响的理想对象。加拿大安大略省湖首大学(Lakehead University)的荣誉退休教授迈克尔•斯通(Michael Stones)使用了一种被称为混合线性模型的统计方法，分析了马拉松大师运动员的年龄相关性变化。虽然在这类研究中很少使用，但这种方法提供了最准确的年龄趋势。结果显示，跑得快的运动员的表现下降得更慢，而那些在开始时年龄较小的运动员在进入老年后能更好地保持他们的速度。

衰老并不总是不可避免地带来身体衰退。虽然，对大多数人来说，他们的最佳生理年龄将出现在年轻的成年期，但对一组人来说，情况不一定如此。有组织的老年人体育赛事——现在被称为大师级运动员或老兵——最早是在上世纪60年代建立的。到20世纪70年代，体育科学研究人员开始质疑一种普遍的观点，即成年后身体能力不可避免地会急剧下降。大师级运动员被认为是“成功衰老”的主要例子，因为他们在成年后仍能保持高水平的体能表现。

“大师级”运动员类别开始于35岁的田径项目，40岁的公路比赛，如马拉松，但许多老兵一直到老年都参加比赛。由于种种原因，大师级运动员为研究人体体能表现提供了极好的机会。大将运动员通常保持持续的高水平健康和健身多年，并在他们的领域非常有经验。随着时间的推移，他们的官方表现记录可以作为他们健康状况的一个指标。大师级运动员允许独立于可能影响同龄人的因素(如肥胖和其他健康状况，或吸烟和饮酒等生活方式选择)来研究衰老的影响。

研究体育统计的新方法
湖首大学(Lakehead University)的迈克尔•斯通(Michael Stones)教授长期以来一直对衰老对身体表现的影响感兴趣。斯通教授尤其感兴趣的是，可以应用不同的统计方法来分析这一特殊人群的表现，这些人是优秀运动员。

有几种不同的方法可以用来测量性能随时间的变化。纵向研究在一段时间内跟踪了一组年龄相近的人，在这段时间内至少进行了两次测量。历史研究通过回顾过去来评估特定时间点上的差异。最后，横断研究，有时被称为横断趋势，比较不同年龄的人在同一时间的表现，在一个单一的测量。

大师级运动员允许这种效果
对衰老进行独立研究
可能影响同龄人的因素，比如肥胖。

斯通教授在早期的研究中发现，研究人员采取的方法会影响研究结果。例如，在横断面数据中，表现随年龄的下降似乎比纵向数据中更大。因此，斯通教授决定开创一种统计技术，这种技术在这类研究中很少使用:混合线性模型(MLM)。

马拉松运动员和混合线性模型
直到最近，统计工具还存在一些限制，这些统计工具可以随着时间的推移来测量性能。例如，这些工具不能识别同一运动员在观察中经常出现多次;同一个人可能持有多个类别或多个运动项目的记录。这可能会导致一定程度的结果误差。另一方面，传销可以考虑这作为分析的一部分，这意味着它产生更可靠的结果。传销还具有分离和分析横向和纵向数据的能力。

在最近的一项研究中，斯通教授使用传销分析了马拉松运动大师的跑步。马拉松赛跑在大师级运动员中很受欢迎。2015年的一篇文章报道称，美国每年1100场马拉松吸引了约50万名跑步者;其中，女性的平均年龄为36.7岁，男性的平均年龄为40.4岁，这意味着许多跑步者已经达到了优秀运动员的年龄。

为了研究年龄对比赛成绩的影响，斯通教授使用了一种“虚拟”横截面方法，按年龄等级考察了世界前100名马拉松比赛次数。然而，传销使他能够区分横断面和纵向趋势。总数据包括387名男性的937场比赛(或比赛次数)和301名女性的856场比赛(每个年龄组最多记录100次;在最老的年龄，100次是不可能的)。男运动员平均年龄62岁，女运动员平均年龄60.5岁。马拉松比赛的时间记录是1963年到2016年之间。

基于之前的研究，斯通教授能够做出一系列预测，包括在年龄较大的人群中，比赛时间会更快地增加，特别是对女性，以及与较慢的跑步者相比，更快的跑步者会在年老时更好地保持他们的成绩。

跑得快的人保持速度的时间更长
研究过程中生成的统计模型证明了斯通教授的预测是准确的。结果显示，与预期的一样，女性的比赛时间比男性长，年龄较大的人群的比赛时间增长更快，并且年龄较大的女性比男性的比赛时间增长更快。此外，正如预测的那样，随着年龄的增长，跑得慢的人在比赛时间上有更大的增长，而跑得快的人能够更好地保持他们的比赛时间。

由
统计模型表明，持续、一致的参与是保持绩效的有效途径。

这项研究首次考察了运动员记录的年龄(称为“入选队列模型”)。此前，研究人员倾向于根据记录成绩时的年龄或出生日期对运动员进行分组。斯通教授的研究表明，“进入队列”模型可能更能预测与年龄有关的表现变化。使用“进入队列”模型可以支持这样的发现:年龄较大的运动员成绩下降得更快，而且女性的下降幅度大于男性。

对数据进行更深入的分析，揭示了跑得更快的运动员比赛时间变化较慢的原因。跑得最快的运动员可能比跑得最慢的运动员在更小的年龄就开始记录比赛时间。他们也更有可能在每个年龄组的100个最佳记录中多次记录。这可能表明，这些跑步者对他们的运动有很高的承诺，导致更有效、更长期的训练。这使得这些运动员随着年龄的增长可以保留他们的比赛成绩。

体育健将课程
斯通教授的研究结果为体育健将和他们的教练提供了一些可能有用的建议。统计模型的预测表明，持续、一致的参与是保持绩效的有效方法。理想情况下，大师级运动员会随着年龄等级的提高而增加他们的投入，同时也会寻求与高水平运动员的竞争，并参加更快课程的比赛。优秀的运动员和教练可能会从观察每个年龄组最成功的跑步者的实践中获益。

统计和老化
斯通教授已经将他的统计学知识应用到老年学领域的其他领域，即衰老和老年的研究。在一项研究中，斯通教授和他的同事们使用统计数据调查精神药物(任何影响思维的药物;比如抑郁症治疗)和养老院居民的死亡率。该研究揭示了一个重要的发现，每天使用这些药物治疗比间歇性或“根据需要”的治疗方案带来的死亡风险显著降低。在另一项研究中，斯通教授和湖首大学的其他研究人员对老年人的性、感官和亲密行为进行了广泛的回顾。这项研究考察了横断面和纵向的趋势，从而概述了过去半个世纪在生命的这一领域发生的变化。

显然，斯通教授开创的统计方法可以应用于老龄化研究的许多方面。斯通教授最终希望，其他研究人员也能在他们自己的研究中使用类似的创新方法来研究人类衰老的方式。